RAG
Retrieval-Augmented Generation
외부 문서 저장소나 웹에서 최신 자료를 검색한 후 이를 LLM 프롬프트에 주입해 정확한 답변을 생성하는 기법
RAG 구축 시 방대한 원본 문서를 검색과 임베딩에 최적화된 적절한 크기의 의미 단위 조각으로 분할하는 전처리입니다. 정의와 상세 설명을 통해 기술적 원리를 이해하고, 비즈니스에 미치는 영향과 실무 적용 방법, 구현 시 고려할 주의사항을 관련 용어와 함께 확인하세요.
Chunking
청킹은 수십 페이지에 달하는 원본 문서를 RAG 시스템이 검색하고 임베딩하기 적절한 크기(보통 몇백 토큰 단위)의 조각으로 미리 잘라두는 전처리 작업으로, 조각의 크기와 자르는 기준이 전체 검색 품질에 직접적인 영향을 준다. 문장이나 문단 중간에서 뚝 끊어버리면 문맥이 유실되어 검색기가 엉뚱한 조각을 관련 있다고 잘못 판단할 수 있어, 의미 단위(문단)를 존중하며 인접 조각끼리 일부 겹치게(Overlap) 자르는 방식이 일반적으로 권장된다. 문서 유형(코드, 법률 문서, 대화록)에 따라 최적의 청킹 전략이 달라 실무에서는 여러 방식을 실험적으로 비교하는 과정이 필요하다.
문맥 유실 없이 검색기가 질문에 꼭 맞는 핵심 단락만을 정확히 찾아내도록 지원
의미가 끊기지 않도록 문단 단위 청킹과 적절한 오버랩(Overlap) 비율 설정
Retrieval-Augmented Generation
외부 문서 저장소나 웹에서 최신 자료를 검색한 후 이를 LLM 프롬프트에 주입해 정확한 답변을 생성하는 기법
Embedding
단어나 문장 문서의 의미를 다차원 수치 벡터 공간의 좌표로 변환해 유사도를 계산할 수 있게 만드는 기술
Token
AI 모델이 텍스트를 처리할 때 사용하는 최소 언어 단위(단어 글자 서브워드 조각)
Answer Engine Optimization
AI 검색이나 음성 비서가 직접 생성하는 단일 정답에 브랜드와 콘텐츠가 인용되도록 최적화하는 전략
AI Mode
기존 검색 목록 중심 UI에서 대화형 AI 답변 및 탐색 모드로 전환하여 동작하는 검색 엔진 모드
AI Overviews
구글 검색 최상단에서 여러 웹 소스를 종합하여 생성형 AI가 직접 요약 답변과 출처 링크를 제공하는 기능